[發明專利]一種生產單元不確定性條件下的重調度觸發判斷方法

在審

• 申請號: 202010380873.5
• 申請日: 2020-05-08
• 公開（公告）號: CN111581882A
• 公開（公告）日: 2020-08-25
• 發明（設計）人: 廖春泉;馮毅萍
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 高燕

1.一種生產單元不確定性條件下的重調度觸發判斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)搭建實際生產過程的仿真平臺，進行含不確定性擾動的真實仿真和不含不確定性擾動的理論仿真，獲得真實仿真和理論仿真之間的偏差數據樣本；構建深度學習模型并使用偏差數據樣本進行訓練，獲得數據模型；

(2)在實際生產過程中，同步執行步驟(2-a)和步驟(2-b)，對是否需要進行重調度進行判斷：

(2-a)實時監測生產現場的不確定性擾動，若檢測到不確定性擾動，則使用專家系統判斷是否需要重調度；

(2-b)對生產現場進行定周期觀測和理論仿真，分別獲得觀測周期起點至當前觀測點的真實生產數據和理論生產數據，根據真實生產數據和理論生產數據獲得實際生產過程的偏差數據；

將偏差數據輸入至所述的數據模型，對是否需要重調度進行判斷；

(3)在步驟(2)中，若判斷結果為不需要進行重調度，則繼續將當前的排產方案作為標準排產方案；

若判斷結果為需要進行重調度，則計算后續時間的排產方案作為標準排產方案，并將當前時刻置為下一觀測周期的起點；

(4)重復步驟(2)和步驟(3)，直至生產結束。

2.根據權利要求1所述的生產單元不確定性條件下的重調度觸發判斷方法，其特征在于，所述的不確定性擾動為描述不確定性擾動和隱性不確定性擾動。

3.根據權利要求1所述的生產單元不確定性條件下的重調度觸發判斷方法，其特征在于，所述的步驟(1)中，通過仿真獲得偏差數據樣本包括以下步驟：

(i)在真實仿真和理論仿真過程中，隨機選取生產過程中任一時刻作為采樣時刻；

(ii)在采樣時刻分別獲取真實仿真場景和理論仿真場景中的相關物料的儲量數據、自生產開始至采樣時刻各個生產單元的單位時間內相關物料的輸入數據；

(iii)根據當前真實仿真場景的儲量數據和剩余訂單進行重調度，得到新的排產方案，由新的排產方案計算得到剩余產品重調度生產成本和重調度成本；根據原排產方案計算剩余產品的生產成本作為剩余產品的原排產方案生產成本；

根據核算公式獲得樣本標簽；所述的核算公式為：

其中，z為重調度指示參數，為1代表觸發重調度，為0代表不觸發；cost_rescehdule為重調度成本；cost_new為剩余產品重調度生產成本，cost_orgin為剩余產品原方案生產成本；

(iv)由如下公式計算采樣時刻真實仿真場景與理論仿真場景之間的儲量數據的偏差比率、輸入數據的偏差比率：

其中，m_real為真實場景仿真數據，m_ideal為理論場景仿真數據，r為二者偏差比率。

儲量數據的偏差比率、輸入數據的偏差比率以及對應的樣本標簽構成帶標簽的時序數據，即為偏差數據樣本。

4.根據權利要求3所述的生產單元不確定性條件下的重調度觸發判斷方法，其特征在于，步驟(iii)中，重調度成本的計算公式為：

式中，t為生產時間；j為生產設備；v_j，t為原始調度方案生產設備j在時間t的負荷；為新調度方案生產設備j在時間t的負荷；λ_j為生產設備j的權重，且權重λ_j滿足且λ_j具體數值由德爾菲法確定。

5.根據權利要求1所述的生產單元不確定性條件下的重調度觸發判斷方法，其特征在于，所述的深度學習模型包括若干個門控循環單元(GRU)模型、含有激勵函數的線性層以及SoftMax層；

將儲量數據的偏差比率、輸入數據的偏差比率分別輸入對應的門控循環單元模型，所有門控循環單元模型的輸出依次輸入線性層，線性層的輸出經過SoftMax層后得到觸發重調度的概率值。